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基于蚁群-动态窗口法的无人驾驶汽车动态路径规划
1
作者
郑琰
席宽
+2 位作者
巴文婷
肖玉杰
余伟
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第2期256-264,共9页
针对传统路径规划算法在无人驾驶汽车应用中搜索效率低、距离较长和路径不平滑的问题进行改进,使用改进蚁群算法最优路径的关键节点替代动态窗口法的局部目标点,并在动态窗口法评价函数中加入目标距离评价子函数,提高路径规划的效率和...
针对传统路径规划算法在无人驾驶汽车应用中搜索效率低、距离较长和路径不平滑的问题进行改进,使用改进蚁群算法最优路径的关键节点替代动态窗口法的局部目标点,并在动态窗口法评价函数中加入目标距离评价子函数,提高路径规划的效率和平滑性,同时采用路径决策方法解决全局路径失效问题,使车辆摆脱障碍困境,满足路径规划安全性的要求.改进后的蚁群算法利用起止点的位置信息使初始信息素分布不均匀,减少搜索初期阶段的时间消耗;通过维护全局最优路径和强化优秀局部路径的信息素浓度,优化信息素更新机制,提高路径探索效率;对规划路径进行二次优化,优化节点和冗余转折点,减少路径长度.仿真结果表明,相比传统路径规划算法,利用本文提出的融合算法所得到的路径在距离、平滑度和收敛性方面都具有更好的表现,且符合无人驾驶汽车安全行驶的要求.
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关键词
路径规划
蚁群算法
动态窗口法
动态避障
融合算法
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职称材料
基于IAPSO-FOPID算法的无人车轨迹跟踪控制策略研究
2
作者
胡铭尘
吴长水
+1 位作者
郭聪聪
潘金鑫
《重庆理工大学学报(自然科学)》
2025年第11期82-88,共7页
为了保证无人驾驶汽车在行驶过程中能够实现快速且准确的轨迹跟踪,缩短延迟时间,提高轨迹跟踪控制器的跟踪性能,设计了一种带前馈补偿的分数阶PID(FOPID)控制器,通过Oustaloup近似方法对PID进行逼近,降低了FOPID的调参维数,并且使用改...
为了保证无人驾驶汽车在行驶过程中能够实现快速且准确的轨迹跟踪,缩短延迟时间,提高轨迹跟踪控制器的跟踪性能,设计了一种带前馈补偿的分数阶PID(FOPID)控制器,通过Oustaloup近似方法对PID进行逼近,降低了FOPID的调参维数,并且使用改进的粒子群优化算法(IAPSO算法)实时调整FOPID的4个参数,缩短算法寻优时间。与APSO、BPSO、CPSO相比,提出的粒子群算法寻优能力明显更优,计算精度与稳定性完全符合要求。硬件在环试验验证结果表明:在横向轨迹跟踪方面,相较于分数阶PID控制器,IAPSO-FOPID控制器横向最大误差降低了27.01%,相对于整数阶PID控制器,最大误差降低了75.62%;相对于纯跟踪算法,最大误差降低了8.76%。并在航向跟踪的误差与响应特性上均有不错的性能。
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关键词
轨迹跟踪
横向控制
粒子群优化算法
FOPID控制器
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职称材料
题名
基于蚁群-动态窗口法的无人驾驶汽车动态路径规划
1
作者
郑琰
席宽
巴文婷
肖玉杰
余伟
机构
南京林业大学汽车与交通工程学院
南京财经大学营销与物流管理学院
出处
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第2期256-264,共9页
基金
国家自然科学基金(71871111)。
文摘
针对传统路径规划算法在无人驾驶汽车应用中搜索效率低、距离较长和路径不平滑的问题进行改进,使用改进蚁群算法最优路径的关键节点替代动态窗口法的局部目标点,并在动态窗口法评价函数中加入目标距离评价子函数,提高路径规划的效率和平滑性,同时采用路径决策方法解决全局路径失效问题,使车辆摆脱障碍困境,满足路径规划安全性的要求.改进后的蚁群算法利用起止点的位置信息使初始信息素分布不均匀,减少搜索初期阶段的时间消耗;通过维护全局最优路径和强化优秀局部路径的信息素浓度,优化信息素更新机制,提高路径探索效率;对规划路径进行二次优化,优化节点和冗余转折点,减少路径长度.仿真结果表明,相比传统路径规划算法,利用本文提出的融合算法所得到的路径在距离、平滑度和收敛性方面都具有更好的表现,且符合无人驾驶汽车安全行驶的要求.
关键词
路径规划
蚁群算法
动态窗口法
动态避障
融合算法
Keywords
path planning
ant colony algorithm(ACO)
dynamic window approach(DWA)
dynamic obstacle avoidance
integrated algorithm
分类号
U436.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于IAPSO-FOPID算法的无人车轨迹跟踪控制策略研究
2
作者
胡铭尘
吴长水
郭聪聪
潘金鑫
机构
上海工程技术大学机械与汽车工程学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
2025年第11期82-88,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51609132)。
文摘
为了保证无人驾驶汽车在行驶过程中能够实现快速且准确的轨迹跟踪,缩短延迟时间,提高轨迹跟踪控制器的跟踪性能,设计了一种带前馈补偿的分数阶PID(FOPID)控制器,通过Oustaloup近似方法对PID进行逼近,降低了FOPID的调参维数,并且使用改进的粒子群优化算法(IAPSO算法)实时调整FOPID的4个参数,缩短算法寻优时间。与APSO、BPSO、CPSO相比,提出的粒子群算法寻优能力明显更优,计算精度与稳定性完全符合要求。硬件在环试验验证结果表明:在横向轨迹跟踪方面,相较于分数阶PID控制器,IAPSO-FOPID控制器横向最大误差降低了27.01%,相对于整数阶PID控制器,最大误差降低了75.62%;相对于纯跟踪算法,最大误差降低了8.76%。并在航向跟踪的误差与响应特性上均有不错的性能。
关键词
轨迹跟踪
横向控制
粒子群优化算法
FOPID控制器
Keywords
trajectory tracking
lateral control
particle swarm optimization algorithm
FOPID controller
分类号
U436.6 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蚁群-动态窗口法的无人驾驶汽车动态路径规划
郑琰
席宽
巴文婷
肖玉杰
余伟
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于IAPSO-FOPID算法的无人车轨迹跟踪控制策略研究
胡铭尘
吴长水
郭聪聪
潘金鑫
《重庆理工大学学报(自然科学)》
2025
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